# Определение возраста покупателей супермаркета "Хлеб-соль" на основе их изображений

## Описание проекта
Оператор связи «ТелеДом» хочет бороться с оттоком клиентов. Для этого его сотрудники начнут предлагать промокоды и специальные условия всем, кто планирует отказаться от услуг связи. Чтобы заранее находить таких пользователей, «ТелеДому» нужна модель, которая будет предсказывать, разорвёт ли абонент договор. Команда оператора собрала персональные данные о некоторых клиентах, информацию об их тарифах и услугах. Ваша задача — обучить на этих данных модель для прогноза оттока клиентов.

Данный проект о классификации клиентов, на расторгающих и продлевающих договор с оператором связи "ТелеДом". Это учебный проект Яндекс.Практикума. Область применения проекта: ML, маркетинг, телеком

## Стек
Python, Pandas, Sklearn, Pipeline, GridSerach, CatBoost

## Ссылки проекта
- [Тетрадь проекта](notebook.ipynb)
- [HTML версия тетради](https://microsegment.ru/portfolio/ml_classification_marketing_telecom/)
